康复性锻炼场景下的头部姿态识别研究
这是一篇关于康复锻炼,智能监控,头部姿态识别,面部特征,三色区间的论文, 主要内容为颈椎病已经成为广泛的疾病之一,尤其对于长期伏案、老年、意外受伤等群体具有极高的致痪率,严重影响了患者的日常生活。通过研究表明,有效的颈椎锻炼就可以帮助部分严重的颈椎患者实现康复。然而,颈椎锻炼是一个长期的、适度的恢复方式,患者很难做到有规律、适当角度的锻炼。采用智能监控技术实时识别患者的颈椎锻炼动作,替代医护人员控制患者的颈椎锻炼弯曲程度和督促患者进行康复训练,对患者自主进行长期的锻炼具有非常重要的意义。针对以上需求,本文主要研究康复性锻炼场景下的头部姿态识别问题,具体工作如下:(1)提出了一种基于双重特征提取的头部姿态识别方法。首先对图像数据集的所有人脸进行人脸检测,检测后的结果通过置信度的比较,获取置信度最高图像的坐标,从而完成对目标人脸的裁剪。为了进一步减少噪声干扰,采用LBP特征来对抗外界光照等因素的干扰,同时进行面部特征的预提取。之后采用基于回归和特征聚合的网络来细化模型,在聚集之前,通过空间分组的方式来使模型学习重要的部分,从而实现对模型的细粒度结构映射,最后得到头部三个角度上的欧拉角。最后,在公开的数据集AFLW2000、CAS-PEAL-RI进行实验验证,证明了算法的有效性。(2)数据集样本是经过目标人脸裁剪的离线图像,为了通过单目摄像头实现对视频流下的头部姿态进行实时同步分析,在细粒度结构网络基础上提出了一个基于监控视频流的在线颈椎康复锻炼姿态识别方法,其运行速率大致为10FPS。该方法通过SSD算法实现了在线人脸检测,再通过置信度比较的方式,实现了对视频流中目标人脸的挑选工作,将目标人脸输入到事先训练好的网络模型以获取当前帧的姿态。为了实现对颈椎病患者的锻炼质量进行评估,需要将患者的颈椎活动区间进行划分,锻炼区间被划分为了“三色区间”,它包括:安全区间、警告区间、危险区间。其次,由于头部姿态的连续性,设计了标志位的方式来统计患者日常颈椎锻炼到各个区间的次数,根据这些统计数据最终实现了对颈椎患者锻炼质量的评估。最后,通过使用前端框架vue开发了观察数据的前端页面,完成了数据的可视化工作。
康复性锻炼场景下的头部姿态识别研究
这是一篇关于康复锻炼,智能监控,头部姿态识别,面部特征,三色区间的论文, 主要内容为颈椎病已经成为广泛的疾病之一,尤其对于长期伏案、老年、意外受伤等群体具有极高的致痪率,严重影响了患者的日常生活。通过研究表明,有效的颈椎锻炼就可以帮助部分严重的颈椎患者实现康复。然而,颈椎锻炼是一个长期的、适度的恢复方式,患者很难做到有规律、适当角度的锻炼。采用智能监控技术实时识别患者的颈椎锻炼动作,替代医护人员控制患者的颈椎锻炼弯曲程度和督促患者进行康复训练,对患者自主进行长期的锻炼具有非常重要的意义。针对以上需求,本文主要研究康复性锻炼场景下的头部姿态识别问题,具体工作如下:(1)提出了一种基于双重特征提取的头部姿态识别方法。首先对图像数据集的所有人脸进行人脸检测,检测后的结果通过置信度的比较,获取置信度最高图像的坐标,从而完成对目标人脸的裁剪。为了进一步减少噪声干扰,采用LBP特征来对抗外界光照等因素的干扰,同时进行面部特征的预提取。之后采用基于回归和特征聚合的网络来细化模型,在聚集之前,通过空间分组的方式来使模型学习重要的部分,从而实现对模型的细粒度结构映射,最后得到头部三个角度上的欧拉角。最后,在公开的数据集AFLW2000、CAS-PEAL-RI进行实验验证,证明了算法的有效性。(2)数据集样本是经过目标人脸裁剪的离线图像,为了通过单目摄像头实现对视频流下的头部姿态进行实时同步分析,在细粒度结构网络基础上提出了一个基于监控视频流的在线颈椎康复锻炼姿态识别方法,其运行速率大致为10FPS。该方法通过SSD算法实现了在线人脸检测,再通过置信度比较的方式,实现了对视频流中目标人脸的挑选工作,将目标人脸输入到事先训练好的网络模型以获取当前帧的姿态。为了实现对颈椎病患者的锻炼质量进行评估,需要将患者的颈椎活动区间进行划分,锻炼区间被划分为了“三色区间”,它包括:安全区间、警告区间、危险区间。其次,由于头部姿态的连续性,设计了标志位的方式来统计患者日常颈椎锻炼到各个区间的次数,根据这些统计数据最终实现了对颈椎患者锻炼质量的评估。最后,通过使用前端框架vue开发了观察数据的前端页面,完成了数据的可视化工作。
配电网络智能终端监控系统设计与实现
这是一篇关于智能电网,电力系统,物联网,Python,智能监控的论文, 主要内容为智能电网是基于传统电力系统的基础上,通过集成新能源、新材料、新设备以及先进的传感技术、信息技术、控制技术、储能技术等新技术,实现电力系统的高度信息化、自动化、互动化,有效提升电力系统的灵活性及适应性。智能电网以电为核心,通过与物联网技术相结合,将网络技术及运行模式与电力生产、传输、存储、消费以及市场领域深度融合,创新能源发展模式,促进能源系统扁平化,提升能源系统整体效率及运行水平。本文基于物联网技术与Python编程语言,通过多种网络连接技术和信息传感技术,将传统电力系统进行信息联网,在对电力系统中各种数据采集的基础上,通过处理、分析与模式识别,实现自动化管理、远程控制的配电智能监控系统。本文基于电力系统中的工程实践问题出发,针对电力系统中的配电网络智能监控终端进行设计和构建,对电力系统智能化与物联网相结合进行了可行性分析,提出了该智能监控终端系统的整体架构,并通过物联网技术与Python技术相结合,构建了由终端设备、网关和后台服务器三部分相结合的智能监控系统。本文针对系统的各个功能模块设计进行了详细的描述和测试,证明了该系统切实可行。
企业变电站智能监控系统的设计与应用
这是一篇关于智能监控,STM32F746BE控制器,消防联动,嵌入式Linux系统的论文, 主要内容为企业变电站是企业稳定生产的动力保证,其运行安全对企业具有重要意义。随着监控技术和智能变电站的发展,企业变电站也逐渐推广智能化监控系统。它可以监控变电站内各种电气设备运行状态和运行环境状态,有效保证企业变电站运行安全。本课题在研究智能变电站监控系统基础上,设计了一种针对企业变电站监控系统。提供了一种模块化的智能监控平台,可以实现对变电站电气设备、电气参数、消防安全、运行环境等多方面的监控。论文首先在分析国内外变电站监控系统发展现状的基础上,总结了当前企业变电站发展存在的相关问题。其次分析了智能变电站电气设备运行监控和辅助运行监控系统的基本结构。将企业变电站与智能变电站相对比,分析两者之间存在的共同之处和存在的差异。在此基础上完成企业变电站智能监控系统总体设计。通过需求分析确定系统基本功能。将企业变电站监控系统分为电气参数监控、消防联动监控、室内外环境监控和安防监控几个单元。其中电气参数监控方面采用集成化电能质量检测模测量变压器一次侧、二次侧电能质量,采用Zig Bee烟雾传感器实现对火情信息检测,采用整体可移动式灭火装置实现消防灭火。采用集成化的门禁系统和视频监控系统实现企业变电站安防监控。采用POE供电方式实现控制系统供电,降低线路部署数量。最后完成了企业变电站现场监控单元设计。分析了企业变电站现场监控单元的总体结构。通过对比分析最终选择基于Cortex-M7内核的STM32F746BE处理器。完成了各个功能单元的电路设计,绘制了控制器各部分电路原理图。论文最后完成了企业变电站智能监控系统软件设计和应用测试。提出了基于SOA架构的监控平台软件设计。完成了基于Linux操作系统的现场监控平台软件设计,搭建软件平台,给出Boot Loader、Linux和文件系统的构建方式,设计用户应用程序总体结构。完成现场监控单元的基本功能测试和应用测试。通过测试验证系统功能实现,性能满足使用要求。
基于SSM框架的智能视频收录系统的设计与实现
这是一篇关于收录系统,数字广播,智能监控,SSM的论文, 主要内容为新媒体时代,是建立在数字基础和网络技术基础之上的,以多媒体(文本、图形、动画、静态视频、动态视频和声音等)作为信息的呈现形式,具有“信息量大、内容丰富、成本低、多媒体传播”等特点。随着新媒体时代的快速发展、数字广播和超高清技术的日益普及,传统的信号采集和数据收录系统已经逐渐被淘汰,因此,多信号源、数字化、IP化、海量化的收录设备应运而生。本论文是在作者实习期间,基于用户需求,设计并实现了 Aries智能视频收录系统。Aries视频收录系统由收录服务器和服务调度端两部分组成。服务调度端是采用JavaWeb编程实现的,提供用户使用的交互界面,需要单独部署在Linux服务器上。收录服务器包含中间层和收录端,中间层的作用是实现服务调度端和收录端的数据交互。收录端的功能是采集数字信息、创建收录素材、汇报收录状态。论文从需求分析、总体设计、详细设计和测试对收录系统进行详细的阐述。收录系统调度端使用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架进行开发,根据业务设计出5个功能模块,分别是编单任务管理模块、节目源管理模块、收录服务器管理模块、任务管理与监控模块和统计分析模块。并且通过分析4种实现单点登录的方案,最终采用CAS(Central Authentication Service)技术实现系统单点登录的功能。目前,本视频收录系统已测试完毕并交付用户使用,作者负责开发的调度端各个模块均运行正常。
基于SSM框架的智能视频收录系统的设计与实现
这是一篇关于收录系统,数字广播,智能监控,SSM的论文, 主要内容为新媒体时代,是建立在数字基础和网络技术基础之上的,以多媒体(文本、图形、动画、静态视频、动态视频和声音等)作为信息的呈现形式,具有“信息量大、内容丰富、成本低、多媒体传播”等特点。随着新媒体时代的快速发展、数字广播和超高清技术的日益普及,传统的信号采集和数据收录系统已经逐渐被淘汰,因此,多信号源、数字化、IP化、海量化的收录设备应运而生。本论文是在作者实习期间,基于用户需求,设计并实现了 Aries智能视频收录系统。Aries视频收录系统由收录服务器和服务调度端两部分组成。服务调度端是采用JavaWeb编程实现的,提供用户使用的交互界面,需要单独部署在Linux服务器上。收录服务器包含中间层和收录端,中间层的作用是实现服务调度端和收录端的数据交互。收录端的功能是采集数字信息、创建收录素材、汇报收录状态。论文从需求分析、总体设计、详细设计和测试对收录系统进行详细的阐述。收录系统调度端使用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架进行开发,根据业务设计出5个功能模块,分别是编单任务管理模块、节目源管理模块、收录服务器管理模块、任务管理与监控模块和统计分析模块。并且通过分析4种实现单点登录的方案,最终采用CAS(Central Authentication Service)技术实现系统单点登录的功能。目前,本视频收录系统已测试完毕并交付用户使用,作者负责开发的调度端各个模块均运行正常。
智能监控告警系统的研究与应用
这是一篇关于智能监控,SSH框架,JSP,BMC的论文, 主要内容为在当今电子信息技术时代,企业及单位基本都有自己的系统平台,系统的安全性决定着企业的生产与发展,因此对于各类企业而言,逐步建立完善,严谨的系统管理机制是保障安全生产的关键。建立智能监控告警系统,完成对操作系统、内存和数据库等部件的自动监控和性能诊断,结合自动化运维、流程平台和自助化服务平台实现关联数据的整合和展示,提高数据关联性和利用率,对企业而言至关重要。本论文的工作是设计并实现一个基于B/S架构的智能监控告警系统。系统监控范围主要包括主机操作系统、数据库和内存,主要功能包括监控信息获取、监控信息存储、监控信息的展现以及对监控对象的定期分析等,通过以上功能从而定位系统经常出问题的主要部位,便于及时的通知维护人员作相应处理和防范工作。论文主要工作如下:第一,研究介绍构建智能监控告警系统的背景及意义,概述国内外研究现状及论文的研究内容和主要工作。在此基础上,分析介绍了构建智能监控告警系统所需的关键技术。第二,提出了智能监控告警系统的系统分析设计过程。首先根据某保险公司监控告警系统的现实情况和相关监控需求对智能监控告警系统进行了需求分析,在此基础上完成本系统的架构设计和数据库设计,最后在分析比较开发工具与环境基础上,给出系统的具体实施方案设计。第三,提出了智能监控告警系统的实现过程。首先,对智能监控告警系统的功能结构进行合理划分,对数据库以及前台界面进行了设计实现,在此基础上对不同模块的功能进行了完整实现。系统主要以J2EE作为开发基础,主要以Struts2、Spring和Hibernate等多种框架的结合,使用Java语言开发,页面采取JSP动态页面开发技术,并引用BMC监控软件,能高效的定位出系统的故障部位并发出告警提示。最后,论文对系统进行测试。该智能监控告警系统在数据采集层使用BMC Patrol产品针对主机、数据库、存储实现监控管理和数据采集,并且完成上层数据的汇总。在此基础上,对不同部件的故障会分类警告和维护,定期分析系统的性能报表,从而有效的帮助企业整体掌握其系统性能和各部件运行状况,提高企业管理效率。
康复性锻炼场景下的头部姿态识别研究
这是一篇关于康复锻炼,智能监控,头部姿态识别,面部特征,三色区间的论文, 主要内容为颈椎病已经成为广泛的疾病之一,尤其对于长期伏案、老年、意外受伤等群体具有极高的致痪率,严重影响了患者的日常生活。通过研究表明,有效的颈椎锻炼就可以帮助部分严重的颈椎患者实现康复。然而,颈椎锻炼是一个长期的、适度的恢复方式,患者很难做到有规律、适当角度的锻炼。采用智能监控技术实时识别患者的颈椎锻炼动作,替代医护人员控制患者的颈椎锻炼弯曲程度和督促患者进行康复训练,对患者自主进行长期的锻炼具有非常重要的意义。针对以上需求,本文主要研究康复性锻炼场景下的头部姿态识别问题,具体工作如下:(1)提出了一种基于双重特征提取的头部姿态识别方法。首先对图像数据集的所有人脸进行人脸检测,检测后的结果通过置信度的比较,获取置信度最高图像的坐标,从而完成对目标人脸的裁剪。为了进一步减少噪声干扰,采用LBP特征来对抗外界光照等因素的干扰,同时进行面部特征的预提取。之后采用基于回归和特征聚合的网络来细化模型,在聚集之前,通过空间分组的方式来使模型学习重要的部分,从而实现对模型的细粒度结构映射,最后得到头部三个角度上的欧拉角。最后,在公开的数据集AFLW2000、CAS-PEAL-RI进行实验验证,证明了算法的有效性。(2)数据集样本是经过目标人脸裁剪的离线图像,为了通过单目摄像头实现对视频流下的头部姿态进行实时同步分析,在细粒度结构网络基础上提出了一个基于监控视频流的在线颈椎康复锻炼姿态识别方法,其运行速率大致为10FPS。该方法通过SSD算法实现了在线人脸检测,再通过置信度比较的方式,实现了对视频流中目标人脸的挑选工作,将目标人脸输入到事先训练好的网络模型以获取当前帧的姿态。为了实现对颈椎病患者的锻炼质量进行评估,需要将患者的颈椎活动区间进行划分,锻炼区间被划分为了“三色区间”,它包括:安全区间、警告区间、危险区间。其次,由于头部姿态的连续性,设计了标志位的方式来统计患者日常颈椎锻炼到各个区间的次数,根据这些统计数据最终实现了对颈椎患者锻炼质量的评估。最后,通过使用前端框架vue开发了观察数据的前端页面,完成了数据的可视化工作。
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